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基于机器学习方法，利用已有的预报模式构造一种全新的集合预报模型，对于提升预报的准确度和稳定性都有重要意义．以臭氧浓度预报为例子，讨论一种基于机器学习的集合预报技术——岭回归（ridge regression，简称RR）算法．首先，对RR算法的特点和实现流程进行描述．在实现RR算法之后，对我国近两年的环境空气质量真实数据进行大量的数值实验．然后，对最优化集合预测（operational consensus forecasts，简称OCF）和RR算法的预测结果在均方根误差和时间序列对比等方面进行详尽分析．实验